機械学習・データマイニングの国際会議 ECML PKDD （European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases）に３本の論文が採択されました：

• Lu Xiaotian, Arseny Tolmachev, Tatsuya Yamamoto, Koh Takeuchi, Seiji Okajima, Tomoyoshi Takebayashi, Koji Maruhashi, Hisashi Kashima.
  Crowdsourcing Evaluation of Saliency-based XAI Methods.
  In Proceedings of the European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML PKDD), 2021.
  # クラウドソーシングによるXAI手法（AIの判断の解釈手法）の定量評価
• Luu Huu Phuc, Koh Takeuchi, Seiji Okajima, Arseny Tolmachev, Tomoyoshi Takebayashi, Koji Maruhashi, Hisashi Kashima.
  Inter-domain Multi-relational Link Prediction.
  In Proceedings of the European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML PKDD), 2021.
  # 複数ドメイン・複数種の関係グラフ上のリンク予測法
• Yanbin Liu, Makoto Yamada, Yao-Hung Hubert Tsai, Tam Le, Ruslan Salakhutdinov, Yi Yang.
  LSMI-Sinkhorn: Semi-supervised Squared-Loss Mutual Information Estimation with Optimal Transport.
  In Proceedings of the European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML PKDD), 2021.
  ＃ 最適輸送を用いた半教師付き相互情報量推定

高度道路交通システム分野の主要国際会議 IEEE ITSC に、車載ネットワークへの攻撃を車種を跨いで検知する手法を提案した論文が採択されました。
Shu Nakamura, Koh Takeuchi, Hisashi Kashima, Takeshi Kishikawa, Takashi Ushio, Tomoyuki Haga, Takamitsu Sasaki .
In-Vehicle Network Attack Detection Across Vehicle Models: A Supervised-Unsupervised Hybrid Approach.
IEEE International Intelligent Transportation Systems Conference (ITSC), 2021.

時空間的な拡散プロセスのモデル化と、SNSや感染症などのイベント予測への応用についての論文が SIGKDD 2021 に採択されました。 Maya Okawa, Tomoharu Iwata, Yusuke Tanaka, Hiroyuki Toda, Takeshi Kurashima, Hisashi Kashima.
Dynamic Hawkes Processes for Discovering Time-evolving Communities’ States behind Diffusion Processes.
In Proceedings of the 27st ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD), 2021.

データマイニング分野の国際会議PAKDDに、組合せ介入の因果効果推定法を提案した論文が採択されました。
Akira Tanimoto, Tomoya Sakai, Takashi Takenouchi, Hisashi Kashima.
Causal Combinatorial Factorization Machines for Set-wise Recommendation.
In Proceedings of the 25th Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD), 2021.

IEEE Access 誌に論文が採択されました

Akira Tanimoto.
Combinatorial Q-Learning for Condition-based Infrastructure Maintenance.
IEEE Access, 2021.

機械学習分野の国際会議 International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS) に3本の論文が採択されました。

• Akira Tanimoto, Tomoya Sakai, Takashi Takenouchi, Hisashi Kashima.
  Regret Minimization for Causal Inference on Large Treatment Space.

• Yoichi Chikahara, Shinsaku Sakaue, Akinori Fujino, Hisashi Kashima.
  Learning Individually Fair Classifier with Path-Specific Causal-Effect Constraint.

• Tam Le, Nhat Ho, Makoto Yamada.
  Flow-based Alignment Approaches for Probability Measures in Different Spaces.

ノードにランダム特徴を加えることでグラフニューラルネットワークの表現を高める方法とその理論保証を与えた研究がデーマイニング分野の国際会議SDMに採択されました：
Ryoma Sato, Makoto Yamada, Hisashi Kashima.
Random Features Strengthen Graph Neural Networks.
In Proceedings of SIAM International Conference on Data Mining (SDM), 2021.

因果推論を用いた群衆の誘導効果予測についての論文がマルチエージェントシステムに関する国際会議（AAMAS）に採択されました
Koh Takeuchi, Ryo Nishida, Hisashi Kashima, Masaki Onishi.
Grab the Reins of Crowds: Estimating the Effects of Crowd Movement Guidance Using Causal Inference.
In Proceedings of 20th International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS), 2021.

「グラフニューラルネットワークの組合せ問題に対する近似度」（佐藤竜馬・山田　誠・鹿島久嗣）が2019年度IBISML研究会賞を受賞しました。

受賞理由：本論文では，様々な種類のグラフニューラルネットワーク（GNN）が持つ表現力を解析することで，GNNの族がなす階層構造を明らかにするとともに，既存のGNNよりも表現力が高い新規GNNの導出を可能とした．さらに，種々の組合せ最適化問題に対するGNNの近似精度を理論的に解析し，分散局所アルゴリズムを利用するというアイデアによって近似度の導出に成功した．これらの成果は，今後のGNNの発展にとって欠かせない結果であり，GNNの適用範囲を本質的に広げるための基礎となりうる重要な貢献である．新規性，重要性ともに優れた研究であり，研究会賞に値する．

参考：Ryoma Sato, Makoto Yamada, Hisashi Kashima.
Approximation Ratios of Graph Neural Networks for Combinatorial Problems.
In Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2019.

2本の論文がデータサイエンスの国際会議 DSAA 2020 に採択されました：

Luu Huu Phuc, Koh Takeuchi, Makoto Yamada, Hisashi Kashima.
Simultaneous Link Prediction on Unaligned Networks Using Graph Embedding and Optimal Transport.
In Proceedings of the the 7th IEEE International Conference on Data Science and Advanced Analytics (DSAA), 2020.
ノードの対応が与えられていない2つのネットワーク上でのリンク予測問題の解法を提案

Hitoshi Kusano, Yuji Horiguchi, Yukino Baba and Hisashi Kashima.
Stress Prediction from Head Motion.
In Proceedings of the the 7th IEEE International Conference on Data Science and Advanced Analytics (DSAA), 2020.
頭部の動きからユーザのストレス状態を判定する方法を提案

多数のアイディアの評価と整理をクラウドソーシングによって行う方法を提案する論文が、ヒューマンコンピュテーションとクラウドソーシングに関する国際会議HCOMPに採択されました：
Yukino Baba, Jiyi Li, Hisashi Kashima.
CrowDEA: Multi-view Idea Prioritization with Crowds.
In Proceedings of the 8th AAAI Conference on Human Computation and Crowdsourcing (HCOMP), 2020.

能動的変化点検知問題を提案した論文が、人工知能学会論文誌に論文が採択されました：
林 勝悟, 河原 吉伸, 鹿島 久嗣.
能動的変化点検知.
人工知能学会論文誌, 2020.

一般化蒸留の枠組みを用いて、時系列データの長期予測の精度を高める方法を提案した論文が、人工知能学会論文誌に採択されました：
林 勝悟, 谷本 啓, 鹿島 久嗣.
一般化蒸留を用いた少量時系列データの長期予測.
人工知能学会論文誌, Vol.35, No.5, 2020.

半教師付き因果効果推定についての論文が ECML PKDD に採択されました：
Shounosuke Harada, Hisashi Kashima
Counterfactual Propagation for Semi-Supervised Individual Treatment Effect Estimation.
In Proceedings of the European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML PKDD), 2020.

高速で決定的なCUR行列分解についての論文が International Conference on Machine Learning (ICML) に採択されました：
Yasutoshi Ida, Sekitoshi Kanai,Yasuhiro Fujiwara, Tomoharu Iwata, Koh Takeuchi, Hisashi Kashima
Fast Deterministic CUR Matrix Decomposition with Accuracy Assurance.
In Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning (ICML), 2020.

クラウドソーシングの意見統合についての論文が国際会議 International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI) に採択されました：
Jiyi Li, Yasushi Kawase, Yukino Baba, Hisashi Kashima.
Performance as a Constraint: An Improved Wisdom of Crowds Using Performance Regularization.
In Proceedings of the 29th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), 2020.
＃ 多数決が正解とならないような難しい選択問題の意見統合において、各回答者の正解率を制約として用いることで正答を見つける方法を提案

集合知システム分野の助教に、竹内 孝 助教が着任しました

クラウドソーシングを使用した化合物の合成可能性判定についての論文が Expert Systems with Applications (ESWA) 誌に採択されました。

Shun Ito, Yukino Baba, Tetsu Isomura, Hisashi Kashima.
Synthetic Accessibility Assessment Using Auxiliary Responses.
Expert Systems with Applications (ESWA), 2020.

グラフ深層学習による化合物ネットワーク構造予測についての論文が BMC Bioinformatics 誌に採択されました。
併せて、12月に開催される国際会議 GIW/ABACBS においても口頭発表予定です。

Shonosuke Harada, Hirotaka Akita, Masashi Tsubaki, Yukino Baba, Ichigaku Takigawa, Yoshihiro Yamanishi, Hisashi Kashima. Dual Graph Convolutional Neural Network for Predicting Chemical Networks. BMC Bioinformatics (presented at GIW/ABACBS 2019)

鹿島・山田研から以下の2本の論文が機械学習の難関国際会議ACML 2019に採択されました。

• Shogo Hayashi, Yoshinobu Kawahara, Hisashi Kashima.
  Active Change-Point Detection.
  In Proceedings of Asian Conference on Machine Learning (ACML), 2019.
  #新たな機械学習問題「能動変化検知」とその一般的解法の提案
• Ryoma Sato, Makoto Yamada, Hisashi Kashima.
  Learning to Sample Hard Instances for Graph Algorithms.
  In Proceedings of Asian Conference on Machine Learning (ACML), 2019.
  #グラフアルゴリズムに対して難しい例を生成する方法の提案